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主要分為三類Policybased/Valuebased/Modelbased。都可以依名字來了解他們所想要Focus目標。這次我們會Focus在DQN,將Deeplearning應用在Reinforementlearning ...
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今天我們來聊聊 增強式學習 (Reinforcement learning),一個最近也很 “潮” 的演算法。
自從 Alpha Go擊敗人類後開始,大家開始重視增強式學習演算法的能力,沒想到能透過一個 Deep learning 、 Machine learning的演算法,能擊敗最強的圍棋手。有興趣的話 Netflix 有 AlphaGo的紀錄片,大家可以參考看看。
[source: Google DeepMind]
而什麼是增強式學習?主要概念為視 "環境" 執行 "動作",並期望得到最佳收益或者利益。其核心概念就是 trial & error!
由 Actor / Action / (State / Reward) / Environment 所組成。
而增強式學習主要有四個元素
Policy: 針對環境所因應的準則 Reward: 行為的Feedback (Ex: 加分或扣分) Value Function: 將狀態轉為value的fuction。RL希望最佳化Value function Model: 模擬環境我們來簡單summary一下,強化學習建立一個 agent ,並與environment互動從中學習。每次action後,agent都會收到reward 與 下一個state。
最直觀的應用案例就是 - 打電動 ! 下連結為 使用 RL 玩 馬力歐,會不斷的 trial & error 。
Reinforment Learning (RL) 有許多種演算法。主要分為三類 Policy based / Value based / Model based。都可以依名字來了解他們所想要 Focus目標。
這次我們會Focus 在 ...
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